Maju kanthi cepet ing informasi komputerisasi utawa digital wis nyebabake volume informasi lan data sing akeh banget. Basis data teks, sing minangka koleksi dokumen saka macem-macem sumber, kalebu akeh informasi sing bisa diakses.
Basis data teks terus berkembang amarga tambah akeh informasi sing kasedhiya ing wangun elektronik. Luwih saka 80% informasi kontemporer arupa data sing ora terstruktur utawa semi-terstruktur.
Pendekatan golek informasi tradisional dadi ora nyukupi kanggo volume data teks sing saya tambah akeh. Akibaté, Klasifikasi Teks wis dadi populer.
Panemuan pola sing bisa ditampa lan analisis dokumen teks saka volume data sing gedhe banget minangka kesulitan utama ing lapangan aplikasi ing donya nyata. Iki minangka prosedur sing rumit lan larang amarga ngurutake data kanthi manual mbutuhake wektu lan sumber daya.
Cara Klasifikasi Teks wis ditampilake minangka pilihan sing apik kanggo teks sing cepet, biaya-efektif, lan skalabel struktur data.
Model klasifikasi teks digunakake dening akeh perusahaan supaya bisa ngatasi banjir data sing ora terstruktur kanthi sukses.
Ing kirim iki, kita bakal nliti klasifikasi teks, model klasifikasi teks sing paling apik, lan liya-liyane.
Dadi, apa klasifikasi teks?
Klasifikasi teks yaiku proses ngatur, nyusun, lan nyaring teks dadi siji utawa luwih klasifikasi. Klasifikasi teks digunakake ing macem-macem konteks, kalebu makalah hukum, riset medis lan file, lan malah evaluasi produk dhasar.
Perusahaan mbayar jutaan kanggo ngekstrak data saka data.
Penting banget kanggo nemokake cara sing inovatif kanggo nggunakake data teks/dokumen amarga luwih umum tinimbang data liyane. Amarga data pancen ora terstruktur lan akeh banget, ngatur kanthi cara sing gampang dicerna bisa nambah regane.
Model klasifikasi teks paling apik
1. Google Cloud NLP
Google Cloud NLP minangka sakumpulan alat analisis teks sing bisa mbantu sampeyan ngenali wawasan babagan data sing ora terstruktur. Google Cloud NLP (pangolah basa alami) minangka pilihan sing apik kanggo bisnis sing saiki nyimpen data ing Google Cloud lan pengin nggabungake karo aplikasi Google.
Padha nyedhiyani model siap kanggo nggunakake analisis sentimen, ekstraksi entitas, kategorisasi isi, lan analisis sintaksis.
Contone, alat kategorisasi isi ngidini sampeyan nggolongake dokumen dadi luwih saka 600 klompok beda.
Yen sampeyan mbutuhake model klasifikasi sing cocog karo kasus panggunaan tartamtu, sampeyan bisa nggunakake AutoML Natural Language, sing ngidini sampeyan ngembangake solusi khusus nggunakake kategori sing wis ditemtokake dhewe.
2. Amazon Ngerti
Amazon Comprehend wis rampung ditangani dening Amazon, mula ora ana server pribadi sing dibutuhake. Kajaba iku, API sing wis dilatih kasedhiya, sanajan AutoML ngidini sampeyan nggawe model pertambangan teks dhewe.
Iki nyedhiyakake API sing gampang digabung menyang aplikasi sampeyan.
API kanggo analisis sentimen, identifikasi basa, lan API klasifikasi khusus kasedhiya kanggo mbantu sampeyan ngembangake model klasifikasi teks sing cocog karo kabutuhan bisnis sampeyan.
Kanggo mbangun model khusus, sampeyan ora perlu learning machine pengalaman utawa kabisan coding owahan.
Iku mupangati kanggo bisnis sing pengin ngatur piranti lunak, instalasi prasaja, lan model sing wis dibangun.
3. MonkeyLearn
MonkeyLearn minangka alat kategorisasi teks sing canggih kanggo ngevaluasi kabeh data teks sing ora terstruktur, kalebu dokumen, balesan survey, media sosial, ulasan online, lan umpan balik pelanggan.
Teknik natural language processing (NLP) lan canggih algoritma pembelajaran mesin ngaktifake piranti lunak kanggo maca teks kaya manungsa. Sampeyan bisa yakin manawa analisa sampeyan bakal akurat minangka asil.
Sampeyan bisa langsung ngunggah data menyang MonkeyLearn utawa nyambung kanthi cepet karo Google Sheets, Excel, Zendesk, Zapier, lan program liyane.
Pembelajaran mesin kuat MonkeyLearn nggampangake nggawe model sampeyan. Lan kanthi coding sing sithik, sampeyan bisa nyambungake API ing kabeh basa utama.
4. Intelligence panas
Heat minangka layanan maya kanggo intelijen sing dikarepake, nawakake layanan kognitif ing wektu nyata liwat awan hibrida wong lan AI.
Panas nangani aktivitas digital kalebu koleksi data, kategorisasi teks lan moderasi, labeling data, chatbots lan obrolan, editing gambar, lan liya-liyane.
Wong akeh wektu nyata ngolah tugas anyar, dene AI diwulangake babagan data sing diklumpukake.
Malah ing pakaryan sing paling rumit lan mbingungake, teknik hibrida njamin akurasi sing paling dhuwur.
5. IBM Watson
IBM Watson minangka platform multi-cloud sing kalebu macem-macem kapabilitas AI kanggo nggolongake data perusahaan.
Pangembang bisa nggunakake Natural Language Classifier kanggo nggawe model klasifikasi khusus kanggo nemokake tema ing data. Sampeyan bisa nglatih model kurang saka 15 menit (ora perlu pengalaman sinau mesin sadurunge) lan kanthi cepet nggabungake model menyang aplikasi liwat API.
Watson uga nawakake solusi analisis teks sing wis dibangun sing diarani Natural Language Understanding, sing bisa digunakake kanggo nemokake sentimen, emosi, lan klasifikasi ing teks.
Iku paling cocog kanggo perusahaan gedhe karo insinyur ing omah sing pengin ngembangake model pertambangan teks khusus hiper.
aplikasi
Ana macem-macem kegunaan kanggo klasifikasi teks. Sawetara aplikasi umum kalebu:
- Pangenalan basa, padha karo Google Translate
- Umur lan identitas jender pangguna anonim
- Tagging konten online
- Deteksi spam email
- Analisis sentimen review online
- Teknologi pangenalan wicara digunakake ing asisten virtual kayata Siri lan Alexa.
- Dokumen kanthi label topik, kayata makalah riset
kesimpulan
Piranti klasifikasi teks ngidini sampeyan ngatur data miturut subyek, sentimen, maksud, lan liya-liyane.
Iki ngidini sampeyan ngotomatisasi proses sing mbutuhake wektu kayata menehi label email sing mlebu lan nuntun panjaluk dhukungan pelanggan, uga menehi wawasan penting babagan apa sing dipikirake konsumen babagan perusahaan sampeyan.
Otomasi klasifikasi teks luwih gampang tinimbang sing sampeyan pikirake, amarga kerangka kerja sumber terbuka lan teknologi SaaS sing kasedhiya liwat API.
Ninggalake a Reply